線性回歸算法的原理
簡單的線性回歸算法舉例 引子 小學的時候老師出過的一道題，方程 y = w0 + w1x ，已知兩組數據，求解w0和w1 x = 1 ，y = 2 x = 2 ，y = 3 兩點確定一條直線，此時可以准確求得w0 和 w1 但是如果給了3組數據，可不可以准確求得w0 和 w1 ...
原文：線性回歸算法原理（附java實現）
線性回歸目標： 已知訓練集 x ,y x ,y .... xm,ym , 擬合回歸為最優的線性函數。 線性回歸原理： 使用最小二乘法，訓練集與擬合后的線性標記函數歐式距離之和最小，則該標記函數為最優線性回歸函數。 其中f x 為標記函數，yi為實際值，e f，y 為均值分布定義為均值誤差， 均值誤差最小，測f x 為最優的解，為此訓練集的線性回歸函數。 一介二項式的線性回歸 函數線性方程： 依據線 ...
2019-03-19 14:55 0 2642 推薦指數：
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